# Stocks

**Repository Path**: aiden_yang/Stocks

## Basic Information

- **Project Name**: Stocks
- **Description**: 本项目旨在对A股股票的日线行情获取并进行数据存储，以便给后续量化交易策略提供输入
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: https://gitee.com/aiden_yang/Stocks
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 4
- **Forks**: 4
- **Created**: 2024-07-16
- **Last Updated**: 2025-07-15

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: 股票, Python, tushare, backtrader

## README

# A股行情数据获取&量化交易策略的结构设计

## A股日线行情
* 数据获取网址：<https://tushare.pro/> 
* 项目地址：<https://gitee.com/aiden_yang/Stocks> 

### 1.数据库搭建
* 使用Navicat for MySQL对数据库进行管理  
【数据库中的具体参数目前集成在mysql_stock*.py文件中，后续会修改进配置文件中】  
【20240807：目前mysql_stock*.py中的配置参数已经修改进[config-\__init\__.py]文件中】
![数据库](./web/img/Navicat_for_MySQL.jpg)  
![sz000001](./web/img/sz000001.jpg)

### 2.A股日线行情数据获取
* 运行根目录下的**main.py**文件，调用**mysql_stock_01.py**文件进行数据采集及存储  
【目前该文件在存储数据到数据库时，可能会出现少存一天的日线行情数据的现象，原因在于其中的get_daily_stocks()函数逻辑存在Bug，已将write_data()存储到数据库的函数注释掉，后续会fix】  
【20240807：目前运行未出现该现象，若依然复现出该问题欢迎提Issue】  
![数据存储进数据库](./web/img/数据存储进数据库.jpg)

## 量化交易策略的基础结构【持续更新】

### 1.阿尔法模型
![阿尔法模型](./web/img/阿尔法模型.jpg)
### 2.风险模型
### 3.交易成本模型
### 4.投资组合构建模型
### 5.执行模型

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## 文件说明
* [config]
    * \__init\__.py   # 配置文件
* [Module]
    * mysql_data_processing.py   # 数据处理模块 & 图像展示模块  
    * MySQL_Database.py # 数据库操作模块
    * tushare_api.py    # 需要传参的tushare的接口
* [output]  # 训练日志存储（目前还没有增加自动打印运行日志，后续会加上）
    * "train_2024-08-06_20-28-00.log"该日志为第二次运行，故耗时为半小时左右，程序首次运行耗时约1.5~2.5h
* main.py # 主程序
    * mysql_stock_01.py（mysql_stock.py中多个接口由于受到积分权限的限制无法调用，如需使用可在Tushare上自行申请）
* TOKEN_ID.py
``` python
# run main.py之前需要自行创建TOKEN_ID.py文件，且需自行注册并申请token id
TOKEN = 'https://tushare.pro/user/token进行申请'
```
* rules.py  # 辅助交易的小工具【可根据本金投入提示止盈止损】  
![rule_exe](./web/img/rules_exe_1.jpg)
* API.txt   # 接口调用说明【修改于20240806】
* LOG.log   # 更新日志
* requirements.txt  # 项目所需依赖包
* sz000001.csv  # 从数据库导出的股票日线行情数据

## 程序运行
0.自行准备运行环境并设置数据库，同时需要确保数据库所在磁盘空间大于20GB，目前A股5000+支股票的日线行情数据所需空间如图  
![数据库所需大小.jpg](./web/img/数据库所需大小.jpg)  
1.在[config]中的__init__.py配置文件中自行修改数据库名称
``` python
database = 'stock_databases'
stock_basic_ = 'L'
```
2.运行*main.py*，程序跑完之后会提示运行结束
![程序完成](./web/img/程序完成.jpg)

3.当数据全部存储到本地后，可以直接运行*mysql_data_processing.py*文件，来查看个股的K线图，如图展示“000001.SZ平安银行”的K线、MA及成交量
![个股股价成交量K线图](./web/img/个股股价成交量K线图.jpg)

## Issues
1.如果运行中遇到连接超时（如图1），请重新再运行一次程序，原因是接口连接不稳定；通常第一次运行程序会出现，因为第一次耗时较长（一般1.5h~2.5h），后续运行一般在半小时以内
![图1](./web/img/链接超时.jpg)  

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